Veri Bilimi yeteneğine olan talep, yetenek havuzunu çok aşıyor ve bu da çalışanları elde tutmayı zorlaştırıyor. Talebin 2022 boyunca yüksek kalması ve yeteneklerin rakip kuruluşlar aracılığıyla yukarı doğru hareket etmesi için bolca fırsat sağlaması bekleniyor. Çok büyük miktarda proje aşinalığı ve anlayışı, veri bilimcilerinin sırtında inşa edilmiştir ve ayrıldıklarında kaybolur. Veri bilimcilere yönelik benzeri görülmemiş bir endüstri fırsatı ve talebinin ortasında, eğitim maliyetleri, ekip verimliliği ve uzmanlık gibi geçiş kayıplarını en aza indirmek için işletmelerin en iyi yetenekleri elde tutmaya odaklanması önemlidir.
Göre ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu, Veri Bilimi ve ilgili alanlar için beklenen iş piyasası büyüme oranı %31 olup, genel ortalama iş büyüme oranı olan %4'ün çok üzerindedir. Veri bilimcileri bunu biliyor ve becerileri için daha fazlasını talep edebiliyorlar. 2021'de veri bilimcilerin ortalama maaşı, mühendislerin maaşını aşarak 100,000 doları aştı. Yapay zeka (AI) olarak, makine öğrenimi (ML)ve diğer gelişen teknolojiler daha fazla benimsenirse, üst düzey yeteneklere olan talep yalnızca artacaktır. Sonuç olarak, veri bilimcileri istedikleri şey için lobi yapmak için pazarlık gücünü artıracak ve işverenlerin Veri Bilimi yeteneğini elde tutmak için daha fazla çalışması gerekecek.
KURUMSAL VERİ DÜNYASINDA BİZE KATILACAK MISINIZ?
Yılın en popüler konferansımız olan 20-25 Mart 2022'de kariyerinizi öğrenin, ağ oluşturun ve geleceğe hazır olun!
Bir ders çalışma teknoloji endüstrisindeki diğer birçok rol gibi, veri bilimciler için iş tatmininin de yaklaşık iki yıl sonra keskin bir düşüş yaşadığını keşfetti. Memnuniyetteki bu düşüşe ne sebep olur ve bunu nasıl çözeriz? İşte bazı ipuçları.
1. Dokümantasyon sıkıcı ve dikkat dağıtıcıdır.
Makine öğrenimi uygulamaları ilerledikçe ve etkisi genişledikçe, artan kamuoyu incelemesi ve sorumsuzluk örnekleri AI politika yapıcıların dikkatini çekiyor. AI/ML olgunlaştıkça şeffaflık, etkinlik ve etik konusunda beklentiler artıyor. Bu beklentiler, Veri Bilimi ekipleri üzerinde ek baskı ve kritik bir dokümantasyon ihtiyacı yaratır.
Modellerin şeffaf, tarafsız ve güvenli olmasını sağlamak için artık AI modeli yaşam döngüsü boyunca titiz belgeler gerekiyor. Belgeleme, sorumlu yapay zeka için gerekli olmakla birlikte, tekrarlayıcı ve zaman alıcıdır. Çoğu zaman, bilim adamlarının yapmayı tercih ettiği diğer veri işlerinden uzaklaştırır. Neyse ki bir çözüm var: otomasyon.
Belgeleme süreçlerini otomatikleştirmek, veri bilimcilerin ve makine öğrenimi ekiplerinin gerçekten tutkulu oldukları görevler üzerinde çalışmak için zaman kazanmalarına yardımcı olur. Teknoloji çözümleri, görevleri otomatikleştirmeye yardımcı olabilir ve gelişen politikalar ve düzenlemelerle eşleşen belge kontrol noktaları aracılığıyla veri bilimcilerine rehberlik edebilir. Belgelemeyi kolaylaştıran bir çözümü benimsemek, veri bilimcilerini en çok keyif aldıkları işe daha fazla odaklanmaları için güçlendirmenin etkili bir yoludur.
2. Ertelenen ve terk edilen projeler cesaret kırıcıdır.
Veri Bilimi projelerinin yüzde seksen yedisi asla üretime sokma. Veri bilimcileri, daha sonra terk edilen bir projeye her şeylerini koyduklarında, bu hayal kırıklığı yaratır; tabiri caizse emeklerinin meyvelerini deneyimlemezler. İşletmeler, model risk yönetimi süreçlerini iyileştirmenin ve hatta veri bilimcileri dahil etmenin ve model geliştirme sırasında kontrolleri dahil etmenin, daha az gereksiz iş ve daha az terk edilmiş proje ile sonuçlanacağını görebilir. Ayrıca, veri bilimcilerinin çalışmalarından gurur duymaları ve çabalarının yatırım getirisini artırmaları için daha fazla fırsat sağlar.
Modeller olsa bile vardır üretime alındığında, modelden pazara süreç bazen çok yavaş olabilir. Projelerin nerede ve neden ertelendiğini incelemek ve ardından gecikmeleri ele almak ve süreçleri hızlandırmak için çözümler koymak, bilim adamlarının modellerini kullanımda görmekten elde ettikleri memnuniyeti hızlandırabilir.
3. Ekipler ve iş akışları, sorunsuz işbirliği için yapılandırılmamıştır.
AI modellerini geliştirmeden üretime taşımak, birden çok grubun katkısını alır. Örneğin, modeller uyumluluk kontrolleri yoluyla başlatılırken, önyargı için test edilirken, veri bilimcileri ve yapay zeka modeli geliştiricilerinin doğrulayıcılar ve kalite güvence ekipleriyle işbirliği içinde çalışması gerekir. Ekipler ve süreçler ayrı silolarda mevcutsa doğrulama kaotik, hantal olabilir, ve tekrarlayan.
Ekipler arasındaki boşlukları kapatmak, iletişimi ve işbirliğini geliştirmek ve sıkı kontrol ve görevler ayrılığını korurken bilgi transferlerini hızlandırmak, özellikle finansal hizmetler sektöründe, mevzuata uyum için önemlidir. Aynı zamanda, veri bilimcileri, mikro yönetilmeye değil, bağımsızlıklarını sürdürebilmeye ihtiyaç duyarlar ve bunu isterler. Tüm bu ihtiyaçları karşılamak için kuruluşlar, çalışmaları üzerinde kontrolü sürdürürken veri bilimcilerine verileri ve kararları kaydetmeleri için araçlar sağlayan bir model risk yönetimi çözümü uygulamaya bakmalıdır. Akıllı bir çözüme sahip olmak, işbirliğini ve iletişimi daha sorunsuz hale getirmeye yardımcı olacaktır.
4. Kuruluşlar yenilikçi teknolojiyi benimsemekte yavaştır.
İş tatmini ile en son teknolojiye erişim arasında açık bir ilişki vardır ve bu, araştırmacılar tarafından yapılan araştırmalarla da desteklenmektedir. Deloitte'in yaptığı bir anket. Veri bilimcileri, işlerini daha kolay ve daha ilgi çekici hale getirmeye yardımcı olabilecek yeni yenilikler tarafından yönlendirilir ve bunların farkındadır. Bununla birlikte, birçok işletme, kendileri için hayatı kolaylaştırabilecek teknoloji çözümlerini benimsemekte yavaş kaldı.
Yaygın AI zorluklarına çözümler sunan yeni teknolojiler hazır. Veri bilimcilerini ve yapay zeka ekiplerini kanıt yakalamaya, belgeleri basitleştirmeye, raporlamayı kolaylaştırmaya, riskleri belirlemeye, uyumluluğu kontrol etmeye, performansı izlemeye ve diğer önemli işlevlere yardımcı olan akıllı araçlar ve güçlü teknolojilerle desteklerlerse, kuruluşların en iyi yetenekleri elde tutma şansı daha yüksek olacaktır. AI modeli yaşam döngüsü.
Yapay zeka yarışı devam ederken, yetenek talebi hızla artıyor. Başarılı işletmeler yalnızca en iyi yapay zekayı oluşturmak için değil, aynı zamanda onu geliştirenler için en iyi çalışma ortamını yaratmak için de rekabet edecek.
